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La Red Neuronal Espinosa desde cero alcanza un 8% de precisión. sin retropropagación ni SGD
He creado un optimizador genético de hiperparámetros y ahora, en promedio, puede alcanzar un 8% de precisión, lo que es ~3% por encima de la probabilidad
Enlace al código fuente con un video detallado y explicaciones en markdown en el comentario
También suele comenzar por debajo del 5% y mejora lentamente, luego eventualmente puede comenzar a caer por debajo del 5%, todo lo cual me lleva a creer que hay destellos de aprendizaje ocurriendo. A veces se estabiliza alrededor del 7-8-9% durante mucho tiempo
No hay retropropagación ni SGD. Aprende a través de STDP (plasticidad dependiente del tiempo de picos) y un mecanismo de recompensa
Cada ejemplo se presenta muchas veces (500 en este caso), lo que produce un tren de picos que lleva a una lista de elegibilidad, al final de un turno, basado en si la respuesta fue correcta o no, ajustamos los pesos usando la recompensa como multiplicador
El tiempo de picos mantiene un registro de la secuencia de disparos de neuronas y cuáles fueron más propensos a haber llevado a la respuesta correcta
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